The high dose of vitamin D supplementation combined with yoga training improve the leukocytes cell survival-related gene expression in breast cancer survivors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study aimed to examine the effect of yoga training combined with vitamin D supplementation on the expression of survival-related genes in leukocytes and psycho-physical status in breast cancer survivors. METHODS: Thirty breast cancer survivor women (age, 48 ± 8 yrs) were randomly assigned into three groups: high dose (4000 IU) of vitamin D supplementation (HD) (n = 10); yoga training with a high dose of vitamin D (Y + HD); (n = 10); yoga training with a low dose (2000 IU) of vitamin D (Y + LD) (n = 10). Participants performed the Hatha yoga style twice a week. Blood samples and a battery of psychological and physical tests were taken before and after the completion of interventions. Expression of p53, NF-κB, Bcl2, and Bax genes was measured in leukocytes. RESULTS: Body fat percentage (ηp2 = 0.36), shoulder flexibility (ηp2 = 0.38), Rockport walk tests (ηp2 = 0.49), and anxiety (ηp2 = 0.52) were significantly improved in both the Y + HD and Y + LD groups compared to the HD group (p < 0.05). P53 was significantly over-expressed in the Y + HD group while Bcl2 upregulated in both the Y + HD and Y + LD groups. NF-κB and Bax expression downregulated in all groups but were not statistically significant. CONCLUSION: yoga training combined with low and high doses of VD improved physical fitness and psychological measures while only in combination with a high dose of VD positively modified the leukocytes cell survival-related gene expression.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».